მანქანათმცოდნეობას, ხელოვნური ინტელექტის ქვეველს, აქვს უნარი წინასწარ განსაზღვროს ან განსაზღვროს გამოყენებული მონაცემების ხარისხი. ეს მიიღწევა სხვადასხვა ტექნიკისა და ალგორითმების მეშვეობით, რომლებიც მანქანებს საშუალებას აძლევს ისწავლონ მონაცემებიდან და გააკეთონ ინფორმირებული პროგნოზები ან შეფასებები. Google Cloud Machine Learning-ის კონტექსტში, ეს ტექნიკა გამოიყენება მონაცემთა ხარისხის გასაანალიზებლად და შესაფასებლად.
იმის გასაგებად, თუ როგორ შეუძლია მანქანურ სწავლებას მონაცემთა ხარისხის პროგნოზირება ან განსაზღვრა, პირველ რიგში მნიშვნელოვანია მონაცემთა ხარისხის კონცეფცია. მონაცემთა ხარისხი ეხება მონაცემთა სიზუსტეს, სისრულეს, თანმიმდევრულობას და შესაბამისობას. მაღალი ხარისხის მონაცემები აუცილებელია მანქანური სწავლების ნებისმიერ მოდელში საიმედო და ზუსტი შედეგების მისაღებად.
მანქანური სწავლების ალგორითმები შეიძლება გამოყენებულ იქნას მონაცემთა ხარისხის შესაფასებლად მისი მახასიათებლების, შაბლონებისა და ურთიერთობების ანალიზით. ერთ-ერთი გავრცელებული მიდგომაა ზედამხედველობითი სწავლის ალგორითმების გამოყენება, სადაც მონაცემთა ხარისხი იარლიყება ან კლასიფიცირებულია წინასწარ განსაზღვრული კრიტერიუმების საფუძველზე. შემდეგ ალგორითმი სწავლობს ამ ეტიკეტირებული მონაცემებიდან და აშენებს მოდელს, რომელსაც შეუძლია წინასწარ განსაზღვროს ახალი, უხილავი მონაცემების ხარისხი.
მაგალითად, განვიხილოთ მონაცემთა ნაკრები, რომელიც შეიცავს პროდუქტის მომხმარებელთა მიმოხილვებს. თითოეული მიმოხილვა დადებითად ან უარყოფითად არის შეფასებული გამოხატული განწყობის საფუძველზე. ამ ეტიკეტირებულ მონაცემებზე ზედამხედველობითი სწავლის ალგორითმის სწავლებით, მანქანათმცოდნეობის მოდელს შეუძლია შეისწავლოს ის შაბლონები და მახასიათებლები, რომლებიც განასხვავებენ პოზიტიურ მიმოხილვებს ნეგატიურისგან. შემდეგ ეს მოდელი შეიძლება გამოყენებულ იქნას ახალი, არალეიფირებული მიმოხილვების განწყობის პროგნოზირებისთვის, რითაც შეფასდება მონაცემთა ხარისხი.
ზედამხედველობით სწავლის გარდა, უკონტროლო სწავლის ალგორითმები ასევე შეიძლება გამოყენებულ იქნას მონაცემთა ხარისხის დასადგენად. უკონტროლო სასწავლო ალგორითმები აანალიზებენ მონაცემთა თანდაყოლილ სტრუქტურას და შაბლონებს წინასწარ განსაზღვრულ ეტიკეტებზე დაყრდნობის გარეშე. მსგავსი მონაცემების წერტილების ერთმანეთთან დაჯგუფებით ან შორეულების იდენტიფიცირებით, ამ ალგორითმებს შეუძლიათ ინფორმაციის ხარისხზე ინფორმაციის მიწოდება.
მაგალითად, მონაცემთა ნაკრებში, რომელიც შეიცავს ხილის სხვადასხვა ფიზიკური თვისებების გაზომვებს, უკონტროლო სასწავლო ალგორითმს შეუძლია მსგავსი ხილის კლასტერების იდენტიფიცირება მათი ატრიბუტების მიხედვით. თუ მონაცემები შეიცავს გარე წერტილებს ან შემთხვევებს, რომლებიც არ ჯდება რომელიმე კლასტერში, ეს შეიძლება მიუთითებდეს პოტენციურ პრობლემებზე მონაცემთა ხარისხთან დაკავშირებით.
უფრო მეტიც, მანქანათმცოდნეობის ტექნიკა შეიძლება გამოყენებულ იქნას დაკარგული მონაცემების, ამომწურავი და შეუსაბამობების აღმოსაჩენად და დასამუშავებლად, რაც საერთო გამოწვევაა მონაცემთა ხარისხში. ხელმისაწვდომ მონაცემებში არსებული შაბლონებისა და ურთიერთობების გაანალიზებით, ამ ტექნიკებს შეუძლიათ გამოავლინონ დაკარგული მნიშვნელობები, ამოიცნონ და დაამუშაონ გამონაკლისები და უზრუნველყონ მონაცემთა თანმიმდევრულობა.
მანქანათმცოდნეობას შეუძლია წინასწარ განსაზღვროს ან განსაზღვროს მონაცემთა ხარისხი ზედამხედველობის ქვეშ და ზედამხედველობის ქვეშ მყოფი სწავლის ალგორითმების გამოყენებით, რომლებიც აანალიზებენ მონაცემთა შაბლონებს, ურთიერთობებს და მახასიათებლებს. ამ ალგორითმებს შეუძლიათ მონაცემების კლასიფიცირება წინასწარ განსაზღვრული ეტიკეტების საფუძველზე ან მონაცემების თანდაყოლილი სტრუქტურების იდენტიფიცირება. მანქანათმცოდნეობის ტექნიკის გამოყენებით შესაძლებელია მონაცემთა ხარისხის შეფასება და პოტენციური საკითხების მოგვარება, როგორიცაა დაკარგული მონაცემები, უკუსვლები და შეუსაბამობები.
სხვა ბოლოდროინდელი კითხვები და პასუხები EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- რა არის ტექსტი მეტყველებამდე (TTS) და როგორ მუშაობს ის AI-სთან?
- რა შეზღუდვებია მანქანური სწავლების დიდ მონაცემთა ნაკრებებთან მუშაობისას?
- შეუძლია თუ არა მანქანურ სწავლებას დიალოგური დახმარება?
- რა არის TensorFlow სათამაშო მოედანი?
- რას ნიშნავს უფრო დიდი მონაცემთა ნაკრები?
- რა არის ალგორითმის ჰიპერპარამეტრების რამდენიმე მაგალითი?
- რა არის ანსამბლური სწავლება?
- რა მოხდება, თუ არჩეული მანქანათმცოდნეობის ალგორითმი არ არის შესაფერისი და როგორ შეიძლება დავრწმუნდეთ, რომ აირჩიოთ სწორი?
- სჭირდება თუ არა მანქანათმცოდნეობის მოდელს ზედამხედველობა მისი ტრენინგის დროს?
- რა არის ძირითადი პარამეტრები, რომლებიც გამოიყენება ნერვული ქსელის ალგორითმებში?
იხილეთ მეტი კითხვები და პასუხები EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning-ში
მეტი კითხვა და პასუხი:
- საველე: ხელოვნური ინტელექტი
- პროგრამა: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (გადადით სასერტიფიკაციო პროგრამაზე)
- გაკვეთილი: შესავალი (გადადით შესაბამის გაკვეთილზე)
- თემა: რა არის მანქანა სწავლა (გადადით შესაბამის თემაზე)